Vol. 04, No. 01 (2022), pp. 11 – 18 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 29-10-2021; Revisi: 05-11-2021 Diterima: 12-11-2021

## CLUSTERING DATA KENAIKAN KELAS SISWA MADRASAH TSANAWIYAH (MTs) MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS (STUDI KASUS MTs PLUS AL AMIN BANJAREJO)
Joko Nurkholis 1* , Kresna Oktafianto 2 , Hamim Thohari 3
Program Studi Matematika,FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 , SMK Negeri 1 Tuban 3 jokonurkholis@gmail.com 1 , k_oktafianto@yahoo.com 2 ,hamimthohari216@gmail.com 3
Abstrak–Kenaikan kelas merupakan kegiatan  rutin  tahunan  sebuah  sekolah baik jenjang Sekolah Dasar, Sekolah Lanjutan Tingkat  Pertama  dan  Sekolah Menengah  Atas. Kegiatan  ini  menjadi masalah ketika dalam kenaikan kelas akan  dikelompokan menjadi dua kelas.  Proses memilih  siswa  untuk  mengisi  kelas dengan kategori  unggul  dan  kelas  biasa  dengan melihat  jumlah  nilai  kompetensi siswa. Penelitian ini  digunakan untuk  mengekplorasi    kompetensi siswa yang tersusun dalam raport ketika kenaikan kelas. Dengan  algoritma  Fuzzy  C-Means,  aneka ragam kompetensi calon siswa dapat terkelompokkan  secara  rinci  sesuai  dengan kompetensi yang siswa miliki. Hasil klasterisasi ini akan menjadi dasar untuk menempatkan  calon siswa memasuki  kelas  unggul  atau kelas  biasa. Dengan  membentuk  komunitas  kelas unggul  dan kelas  biasa,  ada  iklim  baru  pada  strategi  dan metode  pembelajaran hasil  yang diharapkan proses  belajar  nyaman,  menyenangkan  dan kompetitif. Evaluasi kluster dilakukan dengan kedekatan    kompetensi    siswa  dalam sebuah kluster yang menunjukkan  perbedaan  kualitas antara  kluster  kelas  unggul  dan  kelas biasa. Evaluasi  cluster  berdasarkan  indek  PCI  (Partition Coefficient) = 0.7675966 (Kuat).

## Kata Kunci – Data kenaikan kelas,   Fuzzy   C-
Means,    Kelas  Unggul,  MTs  (Madrasah Tsanawiyah)

## I. PENDAHULUAN
Undang-Undang sistem Pendidikan Nasional  Pasal  4  dan  5 [1], mengamanatkan bahwa warga negara  yang  memiliki  potensi kecerdasan dan  bakat  istimewa  berhak memperoleh pendidikan khusus. Pasal 12, 1b,
Sistem  Pendidikan  Nasional,  Setiap  peserta didik  pada setiap  satuan pendidikan  berhak mendapatkan  pelayanan  pendidikan sesuai dengan bakat,  minat  dan  kemampuanya. Mengelompokan siswa kelas unggul akselerasi bertujuan untuk mengasah tiga ciri yang saling berpautan yang pertama mengasah  kemampuan  atau  inteligensi  yang kedua  kreatifitas  dan  yang  ketiga  adalah tanggung jawab atau pengikatan diri terhadap tugas-  tugas    ( task    Commitment )  diatas rata-rata.    Peningkatan  kompetensi    juga dapat  diperoleh  dengan  diantaranya    dengan lingkungan  belajar  atau  kelas  yang  kedua iklim belajar kelas  dan Guru.
MTs Plus Al Amin Banjarejo termasuk dalam sekolah baru dengan siswa yang banyak. Kelas 7 di MTs Plus Al Amin Banjarejo berjumlah 41 siswa, dan selama ini dijadikan dalam satu kelas. Sehingga Kegiatan Belajar Mengajar di MTs Plus Al Amin Banjarejo ternyata kurang efektif, sehingga diperlukan pengelompokkan menjadi 2 kelas yaitu, kelas unggul dan kelas biasa.
[2] Menyatakan bahwa pengelompokkan siswa berdasarkan kemampuan kognitif dapat memberikan keuntungan  yakni: meningkatan prestasi siswa, memudahkan  guru dalam mengajar di kelas, memudahkan  guru  untuk mengendalikan  proses  pemberian instruksi, dan memudahkan guru memberikan penguatan  kepada  siswa  yang  berprestasi tinggi dan berprestasi  rendah, siswa  yang
berprestasi  rendah merasa lebih nyaman ketika berada  bersama  teman-teman  yang memiliki  kemampuan  setara,    siswa  yang berprestasi    tinggi    juga  dapat    saling menjaga  dan  mendukung minat  mereka, siswa bisa saling menghargai dan berpartisipasi  dalam  kerja kelompok  antar siswa,  membantu guru  dalam menyesuaikan bahan  dan metode pengajaran yang sesuai  dengan  kebutuhan dan  tingkat siswa,  pemanfaatan  waktu, ruang dan  bahan bagi  siswa  dapat  menjadi lebih  optimal,  dan siswa dapat bekerja secara cepat atau lambat sesuai  dengan tingkat kemampuan kelas mereka.
Idealnya  dalam  mengelompokan pada data kenaikan kelas 7 di MTs Plus Al-Amin Banjarejo perlu menggali data untuk mengenali jati diri siswa. Dengan mengambil nilai  kompetensi  dari  Raport, Ada peluang besar untuk mendapatkan data akurat sebagai bahan penentu posisi siswa untuk calon kelas unggul atau calon kelas biasa.
Pada penelitian ini menggunakan clustering karena  data  yang digunakan  tidak memiliki  kelas/label. Clustering adalah proses  pengelompokan  data  ke  dalam beberapa kelompok  atau cluster sehingga objek  dalam  sebuah cluster memiliki kesamaan  tinggi,  tetapi  sangat  berbeda dengan objek di cluster lain  [ 3 ] . Clustering bertujuan untuk  mengelompokkan data  tidak berlabel  ke  dalam beberapa  kelompok berdasarkan karakteristik masing-masing [4]. Pengelompokan diperlukan karena  untuk menemukan karakteristik  atau  pola  dari  data yang  tidak  berlabel.  Ada  banyak  metode pengelompokkan,    salah    satunya    yang paling    dasar  adalah K-Means . K-Means merupakan  metode  pengelompokkan yang paling  sederhana  dan  sering digunakan. Metode  ini  mempunyai  kelemahan  yaitu menentukan  sendiri  jumlah cluster akhir serta  hasil  akhir  dari K-Means sangat bergantung  pada  inisialisasi  pusat  data  awal yang dipilih [5].
Metode Fuzzy c-means memiliki kelebihan  dalam  penempatan  pusat  klaster yang  lebih  tepat  dibandingkan  dengan metode  klaster  lainnya  [6]. Sehingga  dapat
mengatasi  kelemahan  dari  metode  K-means dengan  memperbaiki  pusat  klaster secara berulang  yang  mengakibatkan pusat  klaster akan bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat [7]. Selain  itu  akurasi    metode Fuzzy    c-means ini  lebih baik  daripada  metode  K-means.
Penelitian  lain  menunjukan  algoritma Fuzzy  c-means adalah  algoritma  terbaik dibandingkan  dengan algoritma Self- Organization  Map  (SOM) neural  network, K-means dan klastering hierarki [8].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, penelitian  ini  akan  mengelompokkan kelas menggunakan Fuzzy  C-Means dimana  hasil yang diharapkan pada  penelitian  ini dapat mengetahui siswa pada kelas unggul dan kelas biasa.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Masukan
Data  masukan  berasal  dari  rekapitulasi nilai kenaikan kelas siswa kelas 7  sejumlah  41  siswa. Setiap  siswa memiliki  nilai sejumlah  17  mata pelajaran.  Nilai  Raport Mata Pelajaran Umum sejumlah  9  (sembilan)  mata pelajaran,  yaitu Bahasa Indonesia, Matematika, Ilmu Pengetahuan  Alam, Ilmu Pengetahuan Sosial, Bahasa Inggris, Pendidikan Pancasila dan Kwarganegaraan, Pendidikan Jasmani Olah Raga dan Kesehatan, Prakarya, dan Seni Budaya.
Tabel 1 : Contoh Rekap Akhir Nilai Raport

## Mapel Umum
NO. ABSEN

## CONTOH REKAP NILAI AKHIR
NILAI MAPEL UMUM B. IND MTK IPA IPS B. ING PPKN 1 81.00 80.00 78.00 78.00 80.00 80.00 2 80.00 76.00 78.00 78.00 80.00 80.00 3 81.00 77.00 79.00 80.00 80.00 81.00 4 79.00 80.00 80.00 80.00 80.00 82.00 5 79.00 78.00 76.00 79.00 80.00 81.00 6 80.00 79.00 80.00 78.00 80.00 79.00 7 82.00 79.00 79.00 82.00 80.00 80.00 8 80.00 84.00 83.00 82.00 83.00 79.00
9 80.00 76.00 75.00 81.00 80.00 80.00
10 81.00 75.00 76.00 81.00 80.00 78.00
Sumber Wali Kelas 7 MTs Plus Al Amin Bacem, Kec. Banjarejo Kab. Blora.
Nilai Raport Mata Pelajaran Pendidikan Agama Islam (PAI) sejumlah 6 (enam) mata pelajaran  yaitu  Akidah Akhlaq, Fiqih, Qur’an  Hadits, Sejarah Kebudayaan Islam, Bahasa Arab, dan Aswaja.
Tabel 2 : Contoh Rekap Akhir Nilai Raport
Mapel PAI NO. ABSEN

## CONTOH REKAP NILAI AKHIR
NILAI MAPEL PAI AA FQH QH SKI B.ARB ASWJ 1 82.00 80.00 81.00 82.00 78.00 83.00 2 81.00 76.00 81.00 81.00 76.00 77.00 3 82.00 77.00 84.00 82.00 76.00 77.00 4 84.00 79.00 91.00 84.00 76.00 78.00 5 82.00 78.00 87.00 82.00 84.00 77.00 6 78.00 79.00 81.00 80.00 79.00 78.00 7 91.00 79.00 85.00 91.00 76.00 78.00 8 90.00 84.00 86.00 90.00 79.00 84.00 9 79.00 76.00 80.00 79.00 83.00 77.00 10 85.00 75.00 80.00 85.00 79.00 77.00
Sumber Wali Kelas 7 MTs Plus Al Amin Bacem, Kec. Banjarejo Kab. Blora.
Nilai  Raport Mata Pelajaran  Muatan Lokal (Mulok) sejumlah 2(dua) mata pelajaran yaitu Bahasa Jawa dan Pembiasaan. Nilai  Raport Pembiasaan  adalah Nilai hafalan surat dalam Al Qur’an yang ditentukan oleh Madrasah pada semester tertentu. Di semester genap kelas 7 adalah surat Ar Rahmaan.
Tabel 3 : Contoh Rekap Akhir Nilai Raport Mapel Muatan Lokal
NO. ABSEN REKAP NILAI AKHIR NILAI MAPEL MULOK Bahasa Jawa Pembiasaan 1 78.00 80.50 2 77.00 77.00 3 77.00 77.00 4 77.00 77.50 5 77.00 77.00 6 78.00 78.00 7 78.00 78.00 8 78.00 81.00 9 78.00 77.50 10 76.00 76.50
Sumber Wali Kelas 7 MTs Plus Al Amin Bacem, Kec. Banjarejo Kab. Blora.

## B. Proses Pengolahan Data
Proses pengolahan data dilakukan setelah rekapitulasi nilai dari data kenaikan kelas 7 siswa MTs Al Amin Banjarejo melalui wali kelas. Kegiatan ini dilakukan dan menghasilkan rekap nilai dari data kenaikan kelas 7 sejumlah 41 siswa, dengan 17 item jenis penilaian. Nilai rekapitulasi dalam format *.xls selanjutnya di transformasi ke notepad dan dinormalisasi. Normalisasi diperlukan karena dalam Matlab untuk data format *.xls tidak dapat terbaca, Sehingga harus di ubah ke data *.dat dengan langkah- langkah berikut ini :
1. Copy semua nilai Raport dari dat *.xls
2. Buka notepad, kemudian klik Paste atau klik Ctrl+V
3. Setelah nilai tersalin ke notepad, klik menu file pada notepad lalu klik save as.
4. Simpan dengan nama nilairaportmts.dat, pilih untuk tipe semua file.
5. Selesai.
Dapat dilihat pada Gambar 1 bentuk
data *.xls ke data *.dat dengan notepad.
Gambar 1 : Proses Normalisasi Data Masukan.
Dari gambar
1 adalah bentuk
Normalisasi data dalam bentuk  *.xls di copy paste ke Notepad, kemudian disimpan dengan nama nilairaportmts.dat.

## C. Membangun FCM dengan MATLAB
Setelah data ternormalisasi, proses selanjutnya  adalah  memasukkan  data  nilai kedalam  algoritma  fuzzy  c-means dengan MATLAB [9].
Sintaks : [Center, U, objfcn]=fcm(X, jmlcluster, [option])
Keterangan : Center =  Pusat cluster yang dihasilkan, tiap-tiap baris menunjukkan satu pusat cluster. U =  Matriks  partisi yang berisi nilai keanggotaan terakhir yang dihasilkan. ObjFcn =  Nilai fungsi objektif selama iterasi. x =  Matriks data yang akan dicluster, tiap baris menunjukkan satu titik data.
Jumlah Cluster = Jumlah cluster yang
didinginkan (lebih dari 1).
Option :
Option1 = Eksponen untuk matriks partisi U (default=2,0). Option2 = Jumlah maksimum iterasi (default=100).
Option3 = Minimum faktor koreksi (default=10 -5 ).
Option4 = Info display selama iterasi (default=1).
Option boleh tidak diisi.
Dengan data kenaikan kelas yang disimpan dalam file nilairaportmts.dat dan kita ingin mengcluster data-data tersebut menjadi 2 cluster dengan FCM, dapat dituliskan :
>> x=load('nilairaportmts.dat'); >> [Center,U,ObjFcn]=fcm(x,2)
Dapat dilihat seperti pada gambar 2 dibawah ini :
Gambar 2 : Membangun FCM dengan MATLAB.

## D. Hasil Klasterisasi Fuzzy C-Means
Data yang dihasilkan dari algoritma fuzzy c-means  yang  pertama  adalah iterasi  yaitu sebagai  proses  atau  metode  yang  digunakan secara  berulang-ulang  (pengulangan)  dalam menyelesaikan permasalahan matematik.
Terlihat pada gambar 3 iterasi pada data kenaikan kelas 7 siswa MTs Plus Al Amin Banjarejo dengan nilai 12 kali.
Gambar 3 : Iterasi data kenaikan kelas 7 MTs Plus Al Amin Banjarejo.
Jumlah iterasi pada kasus diatas berhenti pada iterasi ke-12 dengan nilai fungsi obyektif = 2106.75727. Jika diperhatikan, nilai Obj.fcn dari iterasi sebelumnya yaitu iterasi ke 11 nilai fungsi obyektif = 2106.75728 selisih nilai fungsi obyektif = 0,00001 sehingga iterasi dihentikan.
Center merupakan pusat cluster yang dihasilkan dimana tiap-tiap baris memiliki satu pusat cluser. Pada awalnya pusat cluster
ini akan berubah-rubah dan akan terus diperbaiki secara berulang menuju lokasi yang tepat. Perulangan akan berhenti jika nilai fungsi obyektif tidak berubah lagi.
Nilai center data kenaikan kelas 7 MTs Plus Al Amin Banjarejo pada gambar 4.4 berikut:
Gambar 4 : Nilai Center Data Kenaikan Kelas 7 MTs Plus Al Amin Banjarejo.
Pada matriks center diatas, baris merepresentasikan variabel yang digunakan dalam clustering yaitu Bahasa Indonesia, Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Ilmu Pengetahuan Sosial, Bahasa Inggris, Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan, Pendidikan Jasmani Olah Raga dan Kesehatan, Prakarya, Seni Budaya, Akidah Akhlaq, Fiqih, Qur’an Hadits, Sejarah Kebudayaan Islam, Bahasa Arab, Aswaja, Bahasa Jawa, dan Pembiasaan. Sedangkan kolom menandakan cluster. Dalam bentuk tabel secara lengkapnya sebagai berikut:
Tabel 4 : Nilai Center pada Cluster
Variabel B. IND MTK IPA IPS B. ING PPKN Cluster 1 80.8197 82.9016 83.5187 81.4770 82.7202 80.0170 Cluster 2 80.3647 77.1853 77.5528 80.0833 79.9780 79.7027
U merupakan matriks partisi yang berisi nilai derajat keanggotaan terakhir yang dihasilkan. Derajat keanggotaan ini akan digunakan untuk menentukan suatu data masuk cluster yang mana. Hasil dari matlab didapat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5 : Nilai Derajat Keanggotaan Pada matriks U diatas baris menunjukkan data ke- dan kolom menunjukkan cluster. Jika dibuat tabelnya maka akan tampak sebagai berikut :
Tabel 5 : Contoh Nilai Derajat Keanggotaan
No. Absen Derajat Keanggotaan Cluster 1 Cluster 2 1 0.2305 0.7695 2 0.1904 0.8096 3 0.1540 0.8460 4 0.3920 0.6080 5 0.1296 0.8704 6 0.1057 0.8943 7 0.4916 0.5084 8 0.9617 0.0383 9 0.0928 0.9072 10 0.1040 0.8960
Nilai derajat keanggotaan data pada masing-masing cluster dapat digunakan untuk menentukan keaggotaan data pada cluster yaitu dengan melihat nilai derajat keanggotaan data, pada cluster mana yang nilai derajat keanggotaannya lebih besar. Hasil keanggotaan cluster dari 41 data diatas adalah sebagai berikut :
Tabel 6 : Hasil Keanggotaan Cluster
No. Absen Cluster ke- 1 2
2 2 3 2
4 2 5 2
6
2 7 2 8 1 9 2 10 2 11 2 12 2 13 1 14 1
15 2 16 2 17 2 18 2 19 2 20 2 21 2 22 2 23 2 24 2 25 2 26 2 27 2 28 2 29 1 30 2 31 1 32 1 33 1 34 1 35 1 36 1
37 1 38 1 39 2 40 2 41 1
Dari tabel 6 bahwa untuk Cluster ke 2 adalah siswa kelas unggul dan Cluster ke 1 adalah siswa kelas biasa. Sehingga dapat diketahui untuk Siswa kelas unggul berjumlah 28 siswa yaitu siswa no. absen 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 39 dan 40. Siswa kelas biasa berjumlah 13 siswa yaitu siswa no. absen  8, 13, 14, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, dan 41.
Selanjutnya, Cluster interface berguna sebagai antarmuka untuk melihat hasil peng- cluster-an suatu himpunan data dengan menggunakan 2 metode, yaitu: FCM dan Subtractive Clustering. Antarmuka ini dapat dipanggil dengan cara menuliskan findcluster pada command prompt.
>> findcluster Maka pada layar akan muncul seperti Gambar 6
Gambar 6 : Cluster Interface Pada cluster interface terlihat iterasi  12 nilai fcn = 2106.75728. iterasi ini merupakan  nilai  tertinggi dari dua kelompok nilai  rendah  dan  nilai  tinggi.  Pada  tahap selanjutnya setiap kompetensi siswa mengukur  posisinya  dengan  centroid ini. Pada    tahap selanjutnya posisi centroid ini menjadi dasar    mengelompokkan siswa menjadi kandidat  kelas unggul dan  kelas biasa.

## E. Validasi Cluster
Hasil  clustering    berkonsep  fuzzy memiliki beberapa  tipe  validasi  yaitu validasi  dengan metrik PCI, PEI, MPCI, FSI, XBI, dan PCAESI. Dimana salah satunya   adalah   validasi   PCI, PC ( Partition  Coefficient) adalah  evaluasi  yang menilai  keanggotaan  data pada setiap  cluster. Nilai  PC  Index  (PCI) hanya  mengevaluasi  nilai derajat keanggotaan,  tanpa  memandang nilai vector  (data)  yang biasanya mengandung informasi  geometric  (sebaran  data).  Nilainya dalam  rentang  0 sampai  dengan  1,  nilai  yang semakin  besar  (mendekati  1)  mempunyai  arti bahwa  kualitas  cluster  yang  didapat  semakin baik.  Dalam  penelitian  ini nilai  PCI  dengan perhitungan    yang    dapat    dilihat    pada persamaan berikut ini :
𝑃𝐶𝐼 = 1 𝑁 �� � 𝑢 𝑖𝑗 2 𝐾 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 � PCI = 1 41 × 31.4714611 = 0.7675966
Dari hasil uji validitas, dapat diketahui kualitas cluster dengan menggunakan kriteria subjektif pengukuran Silhoutte Coefficient . Ada beberapa kriteria subjektif untuk mengukur pengelompokan berdasarkan Silhoutte Coefficient [10]:
Tabel 7 : Kriteria Subjektif Pengukuran Silhoutte Coefficient Nilai Silhoutte Coefficient Interprestasi Silhoutte Coefficient ≤ 0,25 Sangat Buruk 0,26 - 0,50 Buruk 0,51 - 0,70 Baik 0,71 - 1,00 Kuat
Berdasarkan validasi PCI menggunakan data nilai raport kenaikan kelas 7 MTs Plus Al Amin Banjarejo pada tahun pelajaran 2021 yang berjumlah 41 siswa. Didapatkan hasil nilai PCI dengan 2 cluster sebesar 0.7675966, artinya kualitas cluster kuat. F. Kinerja Fuzzy C-Means
Kenaikan kelas  di  dukung dengan  system Clustering dengan  metode  Fuzzy  C-Means (FCM)  untuk    menentukan  kelompok  kelas unggul  dan  kelas  biasa  dapat  dilaksanakan dengan baik. Dari segi penanganan data lebih cepat dan kepercayaan wali murid dan siswa meningkat, dan menjadi  sebuah  tradisi  baru untuk menggunakan  berbagai  sumber  data, untuk  menentukan posisi  siswa pada saat kenaikan kelas.
Dengan parameter 17 item mata pelajaran, setiap  siswa memilki peluang menjadi kandidat  kelas  unggul  dan  menjadi  kandidat kelas biasa. Keterpisahan antara kelas unggul dan  kelas  biasa ditentukan  oleh  jumlah derajat  kedekatan dengan  centroid  pada masing-masing item mata pelajaran.
Semakin  banyak item  nilai  mata  pelajaran yang mendekati centroid nilai tinggi, seorang siswa mempunyai  peluang  besar  menjadi kandidat  kelas  unggul.  Semakin  banyak item  nilai    mata  pelajaran  yang mendekati centroid  nilai  rendah,  maka  seorang siswa mempunyai    peluang    besar    menjadi kandidat  kelas  biasa.
Pada  proses  yang lebih  lanjut  terbuka peluang  adanya penambahan  item  mata pelajaran  atau  item  penilaian pada  siswa, atau kompetensi    lain    yang    belum tergali,
dapat  dimasukkan  dalam  metode penilaian sebagai fitur tambahan, yang memungkinkan proses kenaikan kelas semakin baik dari segi kualitas dan kuantitas.

## III. KESIMPULAN
Sistem pengambilan keputusan berbasis data menggunakan    metode    Fuzzy   c- means, berdasarkan kedekatan kompetensi siswa berhasil membuat dua kelompok siswa dengan  kategori  kelas  unggul  dengan jumlah 28 siswa  yaitu siswa dengan no. absen 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 39 dan 40.  Dan  untuk  kelas  biasa berjumlah  13 siswa yaitu siswa dengan no.absen 8, 13, 14, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, dan 41. Dari hasil klasterisasi dengan Fuzzy C-Means dapat diketahui dengan 2 cluster nilai PCI = 0.7675966, artinya kualitas cluster kuat.

## REFERENSI
[1]  Departemen  Pendidikan  Nasional   (2006), Panduan  Penyusunan  Laporan  Hasil Belajar Peserta  Didik Sekolah  Menengah  Kejuruan (SMK) , Direktorat  Jendral  Pendidikan  Sekolah
Menengah Kejuruan, Jakarta 2006 .
[2]   Adodo, S.O &   Agbaweya, J.O. (2011).Effect of homogenous and heterogeneous ability grouping class teaching  on  student’s  interest,  attitude  and achievement  in integrated science.  International Journal of Psychology and Counselling , 3(3), 48- 54 .
[3]  Han,  J.,  Kamber,  M.,  dan  Pei,  J.  2012.  Data Mining Concepts and Techniques Third  Edition. United States of America: Elsevier .
[4]   Mashfuufah,  S., dan Istiawan,  D. 2018. Penerapan  Partition  Entropy Index,  Partition Coefficient    Index  dan  Xie  Beni   Index  untuk Penentuan  Jumlah  Klaster  Optimal  pada Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemetaan Tingkat  Kesejahteraan  Penduduk  Jawa  Tengah. The 7th University Research Colloqium , 51–60.
[5]  Yasid,  A.  2014.  Implementasi  Automatic Clustering  Menggunakan  Differential  Evolution dan    CS    Measure    untuk    Analisis    Data Kemahasiswaan. Jurnal Ilmiah NERO , 1 (2), 47– 52.
[6]  Wijaya,  A.  K..  Implementasi  Data  Mining dengan  Algoritma  Fuzzy  C  -  Means  (Studi Kasus Penjualan di UD Subur Baru); 2014. p.1– 8.
[7]  Megawati,     N.,    Mukid,    M.     A.,    & Rahmawati,  R.  Segmentasi    Pasar    Pada Pusat
Perbelanjaan  Menggunakan  Fuzzy C-Means (Studi Kasu s : Rita Pasaraya Cilacap). Gaussian , 2. 2013.
[8]  Mingoti,  S.  A., &  Lima,  J.  O.  Comparing SOM Neural   Network   with   Fuzzy   C- Means , K -
Means  and  Traditional  Hierarchical  Clustering Algorithms. European  Journal  of  Operational Research, 174 ; 2006. [9]  Prasetyo,  E,  (2014), Data  Mining  Mengolah Data  Menjadi    Informasi Menggunakan MATLAB, Edisi  1,  Penerbit ANDI offset,
Yogyakarta.
[10]  Fahriya, K., Yustanti, W. (2021), Optimalisasi
Jumlah Klaster Uang Kuliyah Tunggal pada Data Sosial Ekonomi Mahasiswa.